используйте fit_generator для многозадачной сети с 4 выходами

Question

Я обучаю многозадачную сеть с 4 выходами, 1 для предсказанного изображения сегментации, и 3 являются числами продолжения, которые предсказываются с использованием регрессии. Я использую fit_generator:

`image_generator = image_datagen.flow_from_dataframe(dataframe = df,
                                                directory = None,
                                                target_size = (128, 800),
                                                batch_size = Batch_size,
                                                color_mode = 'grayscale',
                                                class_mode = None,
                                                x_col = 'image',
                                                shuffle = True,
                                                seed = 23)


mask_generator = image_datagen.flow_from_dataframe(dataframe = df,
                                                directory = None,
                                                target_size = (128, 800),
                                                batch_size = Batch_size,
                                                color_mode = 'grayscale',
                                                class_mode = 'other',
                                                x_col = 'mask',
                                                y_col = ['regCCT', 'regLT', 'regACD'],
                                                shuffle = True,
                                                seed = 23)

def generator_wrapper(generator):
    for batch_x,batch_y in generator:
        yield (batch_x,[batch_y[:,i] for i in range(3)])



 generator = generator_wrapper(mask_generator)

 train_generator = zip(image_generator,  generator) `

, но я получаю эту ошибку: объект 'tuple' не имеет атрибута 'ndim'

Есть ли у кого-нибудь тело идеи, как я могу это сделать?